[发明专利]一种基于卷积神经网络的X射线焊缝缺陷检测方法有效
| 申请号： | 202110965549.4 | 申请日： | 2021-08-23 |
| 公开（公告）号： | CN113674247B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 刘卫朋;山圣旗;王睿;陈海永;孙嘉明;崔晓锋 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付长杰 |
| 地址： | 300130 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明为一种基于卷积神经网络的X射线焊缝缺陷检测方法，该检测方法包括以下内容：建立包含不同种类焊缝缺陷的焊缝图像数据集，数据集中所有焊缝图片标注焊缝标签；建立AF‑RCNN模型，AF‑RCNN模型包括主干网络模块、区域生成模块和目标分类与位置回归模块；所述主干网络模块采用残差网络(ResNet)与特征金字塔网络(FPN)结构，并在残差网络(ResNet)与特征金字塔网络(FPN)之间引入高效卷积注意力模块，以增强网络对不明显缺陷和小目标特征的学习能力，同时引入CIOU损失函数，增强瞄框的定位能力；利用建立的数据集训练AF‑RCNN模型，用于焊缝缺陷的分类与定位。所有的缺陷准确率均达到94％以上，检测速度为11.65FPS。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 射线 焊缝 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于河北工业大学，未经河北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110965549.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
